先走一遍, 前面很多知道点,都串起来了. # coding = utf-8 # 使用列表实现栈的功能 class Stack: def __init__(self): self.items = [] # 是否为空 def is_empty(self): return self.items == [] # 进栈 def push(self, item): self.items.append(item) # 出栈 def pop(self): return self.items.pop() # 返回

最近发现一款文法分析神器,看完官网(http://goldparser.org/)的介绍后感觉很犀利的样子,于是就拿来测试了一番,写了一个数学表达式分析的小程序,支持的数学运算符如下所示:常规运算:+ - * / ^ sqrt sqrt2(a,b) pow2(a) pow(a,b)三角函数:sin cos tan cot asin acos atan acot指数对数:log2(a) log10(a) ln(a) logn(a,b) e^最大最小:max(a,b,...) min(a,b,...

首先介绍下我的情况和需求,如果你跟我类似,那么这篇文章将很有帮助: 我之前的技术栈主要是Java.Python,机器学习方面主要用到是pandas.numpy.sklearn.scipy.matplotlib等等,因为工作需要使用spark,所以理所应当的开始学习pyspark: 之后一方面团队其他成员基本都是用scala,同时在Spark API更新上,pyspark也要慢于scala的,而且对于集群维护的同事来说,也不想再维护一套python环境,基于此,开始将技术栈转到scala+spar

0-1 规划不仅是数模竞赛中的常见题型,也具有重要的现实意义. 双十一促销中网购平台要求二选一,就是互斥的决策问题,可以用 0-1规划建模. 小白学习 0-1 规划,首先要学会识别 0-1规划,学习将问题转化为数学模型. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 什么是 0-1 规划? 0-1 整数规划是一类特殊的整数规划,变量的取值只能是 0 或 1. 0-1 变量可以描述开关.取舍.有无等逻辑关系.顺序关系,可以处理背包问题.指派问题.选址问题

Date math expressions Version: 5.x 英文原文地址:Date math expressions query/filter 中涉及到日期类型时(如:timeout 参数),Elasticsearch 允许我们使用日期数学表达式. 表达式由一个 "anchor" (锚点)日期开头,这个锚点可以是 now 或者其他可用的以 || 结尾的日期格式字符串.锚点之后可以跟着一个数学表达式,支持 + , - 和 / (舍入取整).可用的单位有: y (year) 年

WHY数学表达式的3D可视化 很早之前我就有这种想法,将数学表达式的图形显示出来.最近终于实现了这套较为完善的版本,将其代码公布,也为开源做点贡献.首先系统中定义一套脚本语言格式,用于描述数学表达式.使用时先要将数学表达式写成该脚本的形式,解析脚本代码以生成相应的图形.该系统能够生成三维曲线图形和曲面图形. 开发环境:VS2008,图形渲染用的是D3D9,用于解析数学表达式的核心代码MathExpression只使用了C的基本库函数,可以跨平台使用. 软件下载地址: http://files.c

写的最新的网络认证方案代码遇到了一个难题,唯一的解决办法就是使用复数空间,需要使用复数来执行一些计算操作. 复数可以用使用函数complex(real, imag) 或者是带有后缀j 的浮点数来指定.比如: >>> a = complex(2, 4) >>> b = 3 - 5j >>> a (2+4j) >>> b (3-5j) 对应的实部.虚部和共轭复数可以很容易的获取.就像下面这样: >>> a.real 2.

1.使用此分析器需要输入两个量: String str1=运算符号有前后有空格的数学表达式(如 1 + 2 *  ( 3+1)  - 5 #),并在最后添加‘#’字符作为结束标志: String str2=无空格的分割的数学表达式(如 1+2*(3+1)-5#),同样添加‘#’字符作为结束标志: 2.注:表达式必须严格正确“( )”是不允许存在单个的情况.源代码中有一定的检测机制,但现在还不确定是否能够检错所有情况: 使用两种输入的原因是方便于检错和字符串的切割: 3.花了两天晚上写的(包括安卓

方法1:利用DataTable中的Compute方法 1 string expression = "1+2*3"; 2 DataTable eval = new DataTable();object result = eval.Compute(expression, “”); 方法2:利用xPath表达式 1 publicstaticdoubleEvaluate(string expression) 2 { 3 return(double)newSystem.Xml.XPath.XPa

Python 的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承.Python是纯粹的自由软件,源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议.关于python的哲学:python崇尚:"优雅"."明确"."简单",Python是用最简单最优雅最明确的方法来解决问题

Python小白的数学建模课 A1-2021年数维杯C题(运动会优化比赛模式探索)探讨. 运动会优化比赛模式问题,是公平分配问题 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 2021第六届数维杯大学生数学建模 赛题已于5月27日公布,C题是"运动会优化比赛模式探索".本文对赛题进行一些分析讨论.由于竞赛时间为 2021年5月27-30日20:00,目前尚处于竞赛中,本文仅做初步分析. 1. 赛题内容(运动会优化比赛模式探索) 在大学的运动会中,由于

线性规划是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 要通过线性规划问题,理解如何学习数学建模.如何选择编程算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 求解方法.算法和编程方案 线性规划 (Linear Programming,LP) 是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 线性规划问题是中学数学的内容,鸡兔同笼就是一个线性规划问题.数学规划的题目在高考中也经常出现,有直接给出线性约束条件求线性目标函数极值,有间接给出

整数规划与线性规划的差别只是变量的整数约束. 问题区别一点点,难度相差千万里. 选择简单通用的编程方案,让求解器去处理吧. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 从线性规划到整数规划 1.1 为什么会有整数规划? 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.整数规划是指变量的取值只能是整数的规划. 这在实际问题中很常见,例如车间人数.设备台数.行驶次数,这些变量显然必须取整数解. 整数规划并不一定是线性规划问题的变量取整限制,对于二次规划.非线性规划问

Python 实例介绍固定费用问题的建模与求解. 学习 PuLP工具包中处理复杂问题的快捷使用方式. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 前文讲到几种典型的 0-1 规划问题,给出了 PuLP 求解的案例.由于 0-1 规划问题种类很多,又是数模竞赛热点,有必要再结合几个实例进行介绍. 1. 固定费用问题案例解析 1.1 固定费用问题(Fixed cost problem) 固定费用问题,是指求解生产成本最小问题时,总成本包括固定成本和变动成本,而选

小白往往听到微分方程就觉得害怕,其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂,而且很容易写出高水平的数模论文. 本文介绍微分方程模型的建模与求解,通过常微分方程.常微分方程组.高阶常微分方程 3个案例手把手教你搞定微分方程. 通过二阶 RLC 电路问题,学习微分方程模型的建模.求解和讨论. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 微分方程 1.1 基本概念 微分方程是描述系统的状态随时间和空间演化的数学工具.物理中许多涉及变力的运动学.动力学问题,如空

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SEIR 模型考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了几种改进 SEIR 模型微分方程的思路.建模.例程和结果,让小白学会模型分析与改进. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. Python小白的数学建模课-B2.新冠疫情 SI模型 Python小白的数学建模课-B3.新冠疫情 S

图论中所说的图,不是图形图像或地图,而是指由顶点和边所构成的图形结构. 图论不仅与拓扑学.计算机数据结构和算法密切相关,而且正在成为机器学习的关键技术. 本系列结合数学建模的应用需求,来介绍 NetworkX 图论与复杂网络工具包的基本功能和典型算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 图论 1.1 图论是什么 图论[Graph Theory]以图为研究对象,是离散数学的重要内容.图论不仅与拓扑学.计算机数据结构和算法密切相关,而且正在成为机

条件最短路径问题,指带有约束条件.限制条件的最短路径问题.例如: 顶点约束,包括必经点或禁止点的限制: 边的约束,包括必经路段.禁行路段和单向路段:无权路径长度的限制,如要求经过几步或不超过几步到达终点. 本文基于 NetworkX 工具包,建立了一个遍历简单路径.判断约束条件的通用框架. 数模竞赛真题案例,详解禁止点.禁止边.必经点.必经边的约束条件处理,进而可以扩展到任何约束条件. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 带有条件约束的最短路径

最小生成树(MST)是图论中的基本问题,具有广泛的实际应用,在数学建模中也经常出现. 路线设计.道路规划.官网布局.公交路线.网络设计,都可以转化为最小生成树问题,如要求总线路长度最短.材料最少.成本最低.耗时最小. 最小生成树的典型算法有普里姆算法(Prim算法)和克鲁斯卡算法(Kruskal算法). 本文基于 NetworkX 工具包,通过例程详细介绍最小生成树问题的求解. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 最小生成树 1.1 生成树 树

python快速生成注释文档的方法 今天将告诉大家一个简单平时只要注意的小细节,就可以轻松生成注释文档,也可以检查我们写的类方法引用名称是否重复有问题等.一看别人专业的大牛们写的文档多牛多羡慕,不用担心我们可以让python为我们生成基本满足的说明文档,一来可以提高代码整体阅读性,二来可以将代码的整体结构看着也更清晰,这样在交接的时候可以省很多麻烦,其它同事在接手你工作的时候也不会一行行去问你这是什么那是什么的,因为注释已经很直观的表述了,在整合的时候可当说明文档给客户简单说明(主要是给你BOS

Python是一款非常强大的语言.用于测试时它非常有效,因此Python越来越受到欢迎. 因此,在此次教程中我将聊一聊如何在Python中生成字典,并将它用于任何你想要的用途. 前提要求 1,Python 2.7(对于Python 3.x的版本基本相同,你只需要做一些微小调整) 2,Peace of mine(作者开的一个玩笑,这是一首歌名) 如果你用virtualenv搭建Python开发环境,请确保已经安装了itertools.因为我们将会用到itertools生成字典.我们将一步一步地演示